4.3.2 本地化调度
DAGScheduler切割Job，划分Stage, 通过调用submitStage来提交一个Stage对应的tasks，submitStage会调用submitMissingTasks，submitMissingTasks 确定每个需要计算的 task 的preferredLocations，通过调用getPreferrdeLocations()得到partition的优先位置，由于一个partition对应一个Task，此partition的优先位置就是task的优先位置，
对于要提交到TaskScheduler的TaskSet中的每一个Task，该ask优先位置与其对应的partition对应的优先位置一致。
从调度队列中拿到TaskSetManager后，那么接下来的工作就是TaskSetManager按照一定的规则一个个取出task给TaskScheduler，TaskScheduler再交给SchedulerBackend去发到Executor上执行。前面也提到，TaskSetManager封装了一个Stage的所有Task，并负责管理调度这些Task。
根据每个Task的优先位置，确定Task的Locality级别，Locality一共有五种，优先级由高到低顺序：
| 名称 | 解析 |
|---|---|
| PROCESS_LOCAL | 进程本地化，task和数据在同一个Executor中，性能最好。 |
| NODE_LOCAL | 节点本地化，task和数据在同一个节点中，但是task和数据不在同一个Executor中，数据需要在进程间进行传输。 |
| RACK_LOCAL | 机架本地化，task和数据在同一个机架的两个节点上，数据需要通过网络在节点之间进行传输。 |
| NO_PREF | 对于task来说，从哪里获取都一样，没有好坏之分。 |
| ANY | task和数据可以在集群的任何地方，而且不在一个机架中，性能最差。 |
在调度执行时，Spark 调度总是会尽量让每个task以最高的本地性级别来启动，当一个task以本地性级别启动，但是该本地性级别对应的所有节点都没有空闲资源而启动失败，此时并不会马上降低本地性级别启动而是在某个时间长度内再次以本地性级别来启动该task，若超过限时时间则降级启动，去尝试下一个本地性级别，依次类推。
可以通过调大每个类别的最大容忍延迟时间，在等待阶段对应的Executor可能就会有相应的资源去执行此task，这就在在一定程度上提升了运行性能。